Clasificador de páginas web pornográficas basado en el contenido de las imágenes

La World Wide Web, o simplemente web, es un sistema lógico de acceso y búsqueda de información disponible en Internet cuyas unidades informativas son las páginas web. La web ha facilitado la publicación de gran cantidad de información accesible desde cualquier lugar del mundo; sin embargo, parte del contenido ofrecido como la pornografía, es considerado inapropiado para algunos usuarios.  Para aportar al filtrado de pornografía en la web, este trabajo propone el desarrollo de un clasificador de páginas web basado en la evaluación de las imágenes presentes en el contenido de la página. La evaluación de las imágenes es realizada en tres vías: extracción de características de las regiones de piel, análisis de textura y descriptores de forma de la imagen. Los tres tipos de evaluación del contenido de las imágenes son utilizados para entrenar tres clasificadores con máquinas de soporte vectorial (SVM). Los resultados de clasificación son unidos en un ensamble realizado por un metaclasificador por medio de la siguiente política: si al menos uno de los tres clasificadores concluye que la imagen es pornográfica, entonces la imagen es considerada como tal. Al evaluar todas las imágenes contenidas en una página web, se utiliza la siguiente política: si la página web presenta un porcentaje de imágenes pornográficas superior al 30%, entonces la página es considerada como pornográfica. La implementación realizada es evaluada sobre un conjunto de 5000 páginas web diversas, obteniendo una exactitud del 84.6 % en el reconocimiento de contenido pornográfico a través del contenido de las imágenes

REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DE TÉCNICAS PARA EL RECONOCIMIENTO DE TEXTOS PUBLICITARIOS EN IMÁGENES DE PÁGINAS WEB.

En los últimos años, el estudio de técnicas para el reconocimiento de texto sea por carácter o palabras han ido creciendo, al igual que las publicidades que usan palabras, frases o imágenes al mismo tiempo con significado publicitario, estas publicidades lo vemos incluso en cualquier página web o correos electrónicos. La presente revisión bibliográfica científica tiene como objetivo la recopilación de las diferentes técnicas de reconocimiento de texto sea por imágenes de texto publicitarios en web, imágenes tomadas por cámaras o por otros campos de investigación. Trabajos anteriores desarrollaron diferentes técnicas de reconocimiento de textos en imágenes como Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), en la cual solo utilizaron técnicas para el reconocimiento de texto teniendo algunas complicaciones en donde los resultados no eran satisfactorias y consumía muchos recursos ya sea la memoria de la CPU; otros investigadores aportaron técnicas de reconocimiento de imágenes en texto en donde obtuvieron casi resultados satisfactorios, sin embargo el estudio algunos investigadores decidieron en combinar estas técnicas con diferentes clasificadores de inteligencia artificial y Deep Learning como es redes neuronales donde observaron que los resultados eran satisfactorios en el campo que se estudiaba, otra técnica es el Espacio de características para el reconocimiento de imágenes con proyección de imágenes utilizando un Preprocesamiento de imágenes y un clasificador Bayer para la detección en sola las áreas de imágenes en rostro humano y texto a la vez encontraron que los espacios de características diseñados mejoran el reconocimiento de precisión y eficiencia; también se optó por otras técnicas para obtener nuevas características de nitidez para la clasificación del tipo de imagen basada en información textual utilizaron Canny edge utilizando espacios de color H,S y I y un clasificador Máquina de Soporte de Vectores (SVM); sin embargo otros artículos hablan en técnicas mediante el análisis de todo el contenido, es decir la imagen y Texto, procesándolo a través de clasificadores independientes usando Redes neuronales convolucionales (CNN) . Esta revisión bibliográfica científica permite ofrecer los aportes de las diferentes técnicas de reconocimiento de texto en imágenes sea publicitarias en web, digitales o en otros campos.Tesi

Desarrollo de una aplicación móvil android, para la detección de contenido riesgoso en teléfonos inteligentes usados por niños y adolescentes, basado en técnicas de visión artificial

Desarrollar una aplicación móvil Android para la detección de contenido riesgoso en teléfonos inteligentes usados por niños y adolescentes, basado en técnicas de visión artificial.En los últimos años, el uso de teléfonos inteligentes en niños y adolescentes ha incrementado en un considerable número y por dicha razón los peligros que esta población de personas se enfrenta es cada vez mayor, debido a muchos factores sociales tales como la poca supervisión por medio de un adulto o el desconocimiento de algunos de ellos sobre los riesgos a los cuales sus representados se ven amenazados. Además, la falta de conocimiento sobre aplicaciones que permiten disminuir la presencia de estos riesgos ha llevado a la humanidad a no tomar cartas en el asunto en cuanto a proteger la integridad de sus hijos en el mundo tecnológico y del internet se trata. En la actualidad la tecnología como la inteligencia artificial y los mismos teléfonos inteligentes tienen la capacidad de ser muy útiles en cuanto a control parental se trata. El presente trabajo de titulación tiene como finalidad desarrollar una a aplicación móvil Android, para la detección de contenido riesgoso en teléfonos inteligentes usados por niños y adolescentes, basado en técnicas de visión artificial que en una implementación futura sea una herramienta que corrobore en la lucha de monitorear el contenido de riesgo presenciado en teléfonos inteligentes usados por niños y adolescentes que para esto se realizó una revisión bibliográfica para conocer el tipo de contenido por analizar. Además, se utilizó tecnologías como visión por computador, Android Studio, librerías de Inteligencia artificial como redes neuronales. Todo esto siguiendo el marco de trabajo SCRUM y los resultados fueron validados mediante métricas competentes usando el Lenguaje de programación R. La función que cumple la aplicación móvil es capturar la pantalla automáticamente y analizar su contenido para en caso de reconocer contenido restringido notificar al padre de familia o tutor de quien lo está usando el dispositivo.Ingenierí

Editorial

La Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB) y los miembros del comité editorial de la Revista Colombiana de Computación, presentan a la comunidad científica esta nueva edición, generando un espacio para la difusión de los resultados de investigación tanto en el ámbito colombiano como internacional.  Así mismo presentamos un reconocimiento a los autores, evaluadores y personal de apoyo administrativo por su importante aporte.The Autonomous University of Bucaramanga (UNAB) and the members of the editorial committee of the Colombian Magazine of Computing, present to the scientific community this new edition, generating a space for the dissemination of the results of research both in the Colombian and international sphere. We also acknowledge the authors, evaluators and administrative support staff for their important input

Editorial

La Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB) y los miembros del comité editorial de la Revista Colombiana de Computación, presentan a la comunidad científica esta nueva edición, generando un espacio para la difusión de los resultados de investigación tanto en el ámbito colombiano como internacional.  Así mismo presentamos un reconocimiento a los autores, evaluadores y personal de apoyo administrativo por su importante aporte

Sorter of pornographic web pages based on the content of the images

La World Wide Web, o simplemente web, es un sistema lógico de acceso y búsqueda de información disponible en Internet cuyas unidades informativas son las páginas web. La web ha facilitado la publicación de gran cantidad de información accesible desde cualquier lugar del mundo; sin embargo, parte del contenido ofrecido como la pornografía, es considerado inapropiado para algunos usuarios.  Para aportar al filtrado de pornografía en la web, este trabajo propone el desarrollo de un clasificador de páginas web basado en la evaluación de las imágenes presentes en el contenido de la página. La evaluación de las imágenes es realizada en tres vías: extracción de características de las regiones de piel, análisis de textura y descriptores de forma de la imagen. Los tres tipos de evaluación del contenido de las imágenes son utilizados para entrenar tres clasificadores con máquinas de soporte vectorial (SVM). Los resultados de clasificación son unidos en un ensamble realizado por un metaclasificador por medio de la siguiente política: si al menos uno de los tres clasificadores concluye que la imagen es pornográfica, entonces la imagen es considerada como tal. Al evaluar todas las imágenes contenidas en una página web, se utiliza la siguiente política: si la página web presenta un porcentaje de imágenes pornográficas superior al 30%, entonces la página es considerada como pornográfica. La implementación realizada es evaluada sobre un conjunto de 5000 páginas web diversas, obteniendo una exactitud del 84.6 % en el reconocimiento de contenido pornográfico a través del contenido de las imágenes.The World Wide Web, or web, is an information access and search logic system available on the Internet whose informative units are web pages. The web has facilitated the publication of big amount of information accessible from anywhere in the world; however, part of this content such as pornography is regarded inappropriate for some users. To contribute to the pornography filtering on web, this paper proposes the development of a web pages classifier based on the evaluation of the images present in the webpage content. The images evaluation is done in three ways: features extraction of skin regions, texture analysis and by the shape descriptors of the image. The three types of the images content evaluation are used to train three classifiers with Support Vector Machines (SVM). The results of the SVM classification are put together in an assembly made by a metaclassifier through the following policy: if at least one of the classifiers finds that the image is pornographic, then the image is regarded as such. When assessing all the images contained in a webpage, the next policy is applied: if the webpage present a percentage above 30%, then the webpage is regarded as pornographic. The implementation done is evaluated on a set of 5000 web pages with some information kinds, getting an accuracy of 84.6% in the recognition of pornographic content through the content of the images

Clasificador para la detección de personas desnudas en imágenes

Images constitute an essential component within the digital contents generated and interchanged through telecommunications networks. Since some years ago, the international community has been working in various filtering and contents classification systems. Within these systems, the evaluation of the images plays a crucial role. At this work, the main results are presented in relation to the design, the implementation and testing of an image classification module, whose first task is to detect naked people. This module, MLP (MultiLayer Perceptron) neural networks based, achieves elevated detection levels, which joined to its velocity and easy development, turns it into a serious alternative for its inclusion in content filtering software.Las imágenes constituyen un componente esencial de los contenidos digitales que se generan e intercambian a través de las redes de telecomunicaciones. Desde hace años la comunidad internacional ha trabajado en diversos sistemas de clasificación y filtrado de estos contenidos, dentro de los cuales la evaluación de las imágenes tiene un papel fundamental.En el presente trabajo se exponen los principales resultados del diseño, la implementación y prueba de un módulo clasificador de imágenes, cuya tarea fundamental consiste en la detección de personas desnudas.Este módulo, basado en el empleo de redes neuronales del tipo MLP (MultiLayer Perceptron), logra elevados índices de detección lo cual, unido a su velocidad y fácil desarrollo, lo convierte en una seria alternativa para su inclusión en software destinado al filtrado de contenidos. 

Un método de clasificación automática para la identificación de imágenes pornográficas

Trabajo de investigaciónEl avance de las tecnologías e implementación de nuevas plataformas de comunicación o de mensajería instantánea como Twitter, Facebook, Snapchat, WhatsApp entre otras; conocidas como aplicaciones móviles (Apps) y fácilmente adquiridas por cualquier persona con acceso a internet, han repercutido sustancialmente en el sano desarrollo de los niños(as) y jóvenes. Teniendo en cuenta que los sistemas informáticos ayudan en esta problemática, se busca dar solución utilizando aprendizaje de máquina que usa algoritmos para la detección de imágenes. Para tener éxito es necesario aplicar métodos de preprocesamiento, selección y segmentación de imágenes que ayudan a detectar características posteriormente representarlas computacionalmente y luego aplicando modelos de clasificación poder determinar si la imagen es pornográfica o no.1. INTRODUCCIÓN 2. ANTECEDENTES 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 4. OBJETIVOS 5. JUSTIFICACIÓN 6. DELIMITACIÓN 7. MARCO REFERENCIAL 8 METODOLOGÍA 9 DISEÑO METODOLÓGICO 10 INSTALACIONES Y EQUIPO REQUERIDO 11 ESTRATEGIAS DE COMUNICACIÓN Y DIVULGACIÓN 12 DISCUSIÓN / RESULTADOS 13 CONCLUSIONES 14 RECOMENDACIONES 15 BIBLIOGRAFÍAPregradoIngeniero de Sistema

Panopticum eroticum digitale: taxonomías pornográficas en red

Asumiendo un enfoque socio-constructivista, el texto ofrece una primera aproximación tentativa al fenómeno del streaming pornográfico online. En concreto, se indaga en cómo dos páginas webs [con enfoques heterosexual y homosexual, respectivamente] categorizan los vídeos colgados en ellas. De este modo, se perfilan las asunciones epistemológicas de los productores, es decir, los administradores de las páginas. El objetivo es deconstruir las estructuras taxonómicas para poder entender el papel que este tipo de medios online juegan en la permanencia o la ruptura de la doxa genérica establecida en buena parte de las sociedades occidentales

Recomendación de eventos sociales por texto y colores

Actualmente las interacciones que ocurren entre las personas no solo se producen físicamente, es decir cara a cara, sino también a través de nuevas formas de comunicación, en especial de las redes sociales en internet. Estas interacciones sociales digitales, al igual que ocurre con las no digitales, se llevan a cabo por distintos medios paralelos de comunicación expresando información complementaria que en conjunto completan un mensaje. La importancia de obtener toda la información posible del mensaje, se traduce posteriormente en un mayor conocimiento del tema que se trata en el mismo y del contexto, por lo que es importante tender hacia soluciones multimodales. Actualmente la mayoría de aplicaciones están basadas en texto, dejando sin explotar otros medios de comunicación que los usuarios emiten voluntaria o involuntariamente y perdiendo de esta manera, valiosa información. En este trabajo, se indaga en una solución para introducir el uso de imágenes dentro de aplicaciones multimodales, permitiendo hacer uso de ellas junto al texto como fuente de conocimiento del usuario. Para ello se van a usar los colores de las imágenes como elemento determinista que permita la clasificación y la inferencia de categorías de una taxonomía. Como temática de clasificación se eligió los eventos sociales, realizando además una clasificación útil para los eventos sociales que se encuentran en internet. Para validar la investigación realizada y probar su utilidad en una situación real, se realiza una prueba de concepto mediante un robot “bot” de Telegram que permite automatizar la respuesta a eventos en las conversaciones establecidas, almacenando además la información para enriquecer su funcionamiento. En ella se aúnan como solución multimodal el análisis predictivo de colores y de texto para la clasificación de eventos sociales. Con estas técnicas se consigue tanto clasificar la información masiva de internet referente a eventos sociales, como la extracción de perfiles de usuario que determinen sus gustos dentro del ámbito de los eventos sociales. Finalmente, el objetivo de la prueba de concepto se orientó hacia la recomendación de eventos a partir de la inferencia de gustos de usuarios. Los resultados obtenidos demuestran con buenos porcentajes de acierto en las predicciones, que es posible la clasificación de eventos sociales usando colores de imágenes y texto, así como el hecho de poder establecer perfiles de gustos de usuarios a partir de sus interacciones, en una aplicación con soporte de mensajería social, usando estos mismos principios.Currently the interactions that occur among people face to face not only physically produced, that is, but also through new forms of communication, especially social networking sites. These digital social interactions, as occurs with non-digital, are held by different parallel media expressing additional information together complete a message. The importance of obtaining all possible information message is subsequently translated into a greater knowledge of the subject is the same and the context, so it is important to move towards multi-modal solutions. Today, most applications are based on text, leaving untapped other media that users emit voluntarily or involuntarily and thus losing valuable information. In this paper, it is investigated in a solution to introduce the use of images within multimodal applications, allowing to use them next to the text as a source of knowledge of the user. For this will use the colors of images as deterministic element that allows the classification and the inference of categories of a taxonomy. Classification as a theme was chosen social events, in addition to performing a useful social events that are in classification internet. To validate the investigation and prove useful in a real situation, a concept test is performed by a robot "bot" Telegram to automate the response to events in the established conversations also storing information to enhance their performance. It multimodal solution will combine as predictive analytics and text colors for the classification of social events. With these techniques is achieved both classify the massive internet information concerning social events, such as removing user profiles to determine their tastes within the scope of social events. Finally, the objective of the proof of concept was oriented towards events recommendation from the inference tastes of users. The results show with good percentages of success in predictions, it is possible to classify social events using color images and text, as well as being able to establish profiles tastes of users from their interactions, in an application support social messaging, using the same principles